使用CLIP进行多模态检索和排序的套娃表征学习

这篇文章介绍了一种名为套娃表征学习 (MRL) 的技术，该技术允许在向量数据库中灵活调整嵌入大小，从而在效率和粒度之间取得平衡。通过 MRL，嵌入可以压缩成更小的维度，同时在检索和排序任务中保持性能。总而言之，MRL 在不影响多模态检索和排序任务性能的情况下实现了经济高效的灵活性。